Dummy Coding

Dummy Coding タブでは、カテゴリ変数（名義尺度・順序尺度）を数値のダミー変数（0/1）に変換します。回帰分析や GLM にカテゴリ変数を組み込むための前処理です。

基本的な使い方

Dummy Coding を開く

メニューバーから Data > Dummy Coding... を選択すると、新しい Dummy Coding タブが開きます。

変換を設定する

Dataset ドロップダウンで変換対象のデータセットを選択
列の設定テーブルで各列の Scale と Action を設定
Encoding Preview セクションで変換内容を確認
Create Dataset をクリック
データセット名を入力して OK をクリック

このページで使用するデータ

この説明では、5人のアンケートデータ（survey.csv）を使用します。blood_type と education がカテゴリ変数です。

name	age	blood_type	education
Alice	28	A	college
Bob	35	B	graduate
Carol	42	O	college
Dave	31	A	high_school
Eve	26	AB	graduate

列の設定

Scale（測定尺度）

尺度	説明	ダミー変数への変換
nominal	名義尺度	可能
ordinal	順序尺度	可能
interval	間隔尺度	不可（数値としてそのまま使用）
ratio	比率尺度	不可（数値としてそのまま使用）

Scale はドロップダウンで変更できます。

Action（アクション）

アクション	説明
Not included	出力データセットから除外する
Include as-is	列をそのまま出力に含める
Dummy code	ダミー変数に変換する（元の列は除外）
Dummy code (keep original)	ダミー変数に変換し、元の列も保持する

Dummy code / Dummy code (keep original) はカテゴリ変数（nominal / ordinal）にのみ選択可能です。boolean 型の列は対象外です。

変換の仕組み

k 個のカテゴリから k-1 個のダミー変数を生成し、1つのカテゴリを参照カテゴリ（reference category）として省略します¹。

カテゴリのユニーク値を抽出します
アルファベット順にソートします
最初のカテゴリを参照カテゴリとして除外します
残りの k-1 個のカテゴリに対してダミー変数を生成します
該当するカテゴリの行は1、それ以外は0になります

変換例

blood_type 列（ユニーク値: A, AB, B, O）を変換する場合：

参照カテゴリ: A（アルファベット順で最初）
生成されるダミー変数: blood_type_AB、blood_type_B、blood_type_O

blood_type	blood_type_AB	blood_type_B	blood_type_O
A	0	0	0
B	0	1	0
O	0	0	1
A	0	0	0
AB	1	0	0

参照カテゴリ A の行はすべてのダミー変数が0になります。

出力データセット

上のサンプルデータで name を Not included、age を Include as-is、blood_type と education を Dummy code に設定した場合の出力です。

age	blood_type_AB	blood_type_B	blood_type_O	education_graduate	education_high_school
28	0	0	0	0	0
35	0	1	0	1	0
42	0	0	1	0	0
31	0	0	0	0	1
26	1	0	0	1	0

blood_type（4カテゴリ）から3つ、education（3カテゴリ: college, graduate, high_school、参照: college）から2つのダミー変数が生成されています。列名は {元の列名}_{カテゴリ名} の形式で、データ型は int64（0または1）です。行数は元のデータセットと同じです。元のデータセットは変更されず、新しい派生データセットとして保存されます。

注意事項

参照カテゴリはアルファベット順で最初のカテゴリに固定され、手動では選択できません。欠損値はダミー変数でもそのまま欠損値として保持され、ユニーク値のカウントには含まれません。ユニーク値が1つしかない列はダミー変数に変換できません。boolean 型の列は既に 0/1 に相当するため、Include as-is を選択してそのまま使用できます。

Next steps

線形回帰分析 - ダミー変数を使用した回帰分析
一般化線形モデル（GLM） - ダミー変数を使用した GLM